요약

2025년 현재 한국 기업 사회는 AI 자동화 확산이라는 거대한 물결 속에 서 있습니다. 대한상공회의소와 여러 언론 보도를 종합하면 국내 기업의 약 60%가 이미 AI를 업무에 도입했으며, 특히 금융·제조·유통·서비스 전반에서 그 속도가 빠릅니다. 매출 4%, 부가가치 7% 향상이라는 수치가 보여주듯, 기업 입장에서는 AI가 분명한 성과 향상의 도구입니다. 그러나 효율성의 이면에는 조직 내부의 불안과 균열이 드러나고 있습니다. 신입사원의 근속 기간 단축, 특정 부서의 퇴사율 증가, 세대별 불안감의 확대 등 노동시장은 예기치 못한 변화를 겪고 있습니다. 이런 현상을 설명하는 데 유용한 틀이 바로 기술 수용 주기 이론과 대체 효과 이론입니다. 기술 수용 주기에 따르면 한국 기업들은 조기 다수 단계에 진입했으며, 경쟁 압력 때문에 AI 도입을 선택하지 않을 수 없는 상황에 놓였습니다. 동시에 대체 효과 이론은 단순 반복 업무가 AI로 대체될 때 퇴사율이 오르는 현실을 보여줍니다. 반면 창의적·전략적 업무에서는 AI가 보완재로 작용해 직원들의 성과와 경력 자산을 높여줍니다. 즉, 같은 AI라 해도 도입 방식과 직무 특성에 따라 전혀 다른 결과가 나타나는 것입니다. 뉴스 보도들은 이를 구체적으로 입증합니다. 한 대기업의 사례처럼 AI 자동화 1년 만에 신입사원 근속 기간이 9개월로 줄고 퇴사율이 25% 증가한 현상은, AI가 위협 요인으로 작용할 수 있음을 보여줍니다. 반대로 IT 서비스 기업에서는 AI 활용 역량을 가진 직원들이 경력 경쟁력을 높게 평가받으며 조직 잔류율이 오히려 늘어났습니다. 결국 AI 도입과 퇴사율 변화는 단순한 개인 문제나 일시적 현상이 아니라, 기업 전략과 직무 설계의 결과라는 점이 명확해집니다. 여기에서 중요한 시사점은 AI 시대의 인력 전략 재설계입니다. 기업은 직무 재설계를 통해 반복 업무를 AI에 맡기고, 인간의 고유 능력이 발휘될 수 있는 창의적·전략적 영역을 확장해야 합니다. 동시에 재교육과 리스킬링을 통해 직원들이 AI를 위협이 아니라 경력 강화의 기회로 인식하게 만들어야 합니다. 더불어 변화 과정에서 심리적 안전망을 확보하여 직원들이 불안에 휘둘리지 않도록 하는 것이 필수적입니다. 정부와 산업계 차원의 정책적 대응 또한 요구됩니다. 재분배 정책, 사회 안전망 강화, 직업 전환 지원 등은 AI 확산이 불평등을 심화시키는 것을 막는 최소한의 안전장치입니다. 결국 AI 자동화는 양날의 검입니다. 기업에는 생산성과 매출 향상을 가져다주지만, 근로자에게는 퇴사율 증가와 불안정성을 초래할 수 있습니다. 그러나 이 부작용은 필연이 아닙니다. 기업이 AI를 단순한 비용 절감 수단이 아닌 사람과 함께 성과를 극대화하는 도구로 바라본다면, 자동화는 위협이 아니라 성장의 발판이 될 수 있습니다. 핵심은 AI 시대에 인간의 일을 어떻게 정의하고 설계할 것인가입니다. 이 질문에 답하는 과정이 지금 우리 사회가 직면한 가장 큰 과제이자, 미래의 노동시장 균형을 결정짓는 열쇠가 될 것입니다. 따라서 요약하자면, AI는 단순히 기술의 문제가 아니라 조직 전략·사회 제도·개인 대응이 맞물려 있는 종합적 현상입니다. 퇴사율 증가는 그 과정에서 드러나는 하나의 신호일 뿐입니다. 우리가 이 신호를 위협으로만 해석할 것인지, 아니면 변화의 기회로 전환할 것인지는 지금의 선택에 달려 있습니다. 결국 AI 시대를 살아가는 사회 전체가 ‘새로운 사회적 계약’을 맺어야 하며, 그 속에서 인간의 일은 다시 정의될 것입니다. 이 과정에서 기업은 인재를 지키고, 정부는 안전망을 마련하며, 개인은 학습을 통해 새로운 기회를 열어가야 합니다. 그렇게 할 때, 자동화의 빛과 그림자는 균형을 이루고 미래의 노동시장은 한 단계 성숙할 수 있습니다.

프롤로그

“AI 도입이 기업 성과 및 생산성에 미치는 영향 및 시사점” — 대한상공회의소 보고 (Korcham, 2025.06.09) “대한상의 ‘AI 도입이 기업 매출 4%, 부가가치 7% 높였다’” — 조선일보 (2025.06.08) “AWS ‘국내 기업 70%, AI 도입 수준 ‘기초’ 단계’” — 뉴스토마토 (2025.07.04) “연봉 2억 줘도 안 아깝다…기업들, AI 인재 모시기 사활” — 한국경제신문 (2025.07.29) “AI 도입 국내 R&D기업 45.6%로 절반 안돼…‘재정 지원 필요’” — 동아사이언스 (2025.06.13) ------------------------------------------------ 2025년 들어 국내 기업들의 AI 자동화 도입은 단순한 ‘시범적 실험’의 단계를 넘어 사실상 ‘일상화’ 수준에 도달했습니다. 대한상공회의소 자료에 따르면 기업의 약 60%가 업무 자동화에 AI를 적용 중이며, AWS 조사에서는 70%가 AI를 활용하지만 여전히 ‘기초 단계’에 머물러 있다고 응답했습니다. 이 같은 데이터는 ‘AI가 보편적인 도구가 되었다’는 현실을 보여주면서도 동시에 ‘아직 본격적인 고도화는 남아있다’는 메시지를 던집니다. 기업의 입장에서 AI 도입은 생산성과 효율성의 비약적 향상을 의미합니다. 매출과 부가가치가 각각 4%, 7% 늘어났다는 조사 결과는 자동화가 단순한 유행이 아니라 실제 성과로 이어지고 있음을 입증합니다. 하지만 이 변화는 기업 내부 구성원들에게는 복잡한 감정을 불러일으킵니다. 업무 자동화가 늘어날수록 일부 직무는 빠르게 사라지고, 새로운 역량을 요구하는 일자리는 늘어납니다. 기술 격차를 극복하지 못한 근로자들은 불안감 속에서 회사를 떠나기도 합니다. 실제로 대기업을 중심으로 신입사원들의 평균 근속 기간이 단축되고, 특정 부서에서 퇴사율이 급등하는 사례가 보도되고 있습니다. 이러한 현상은 단순히 개인의 커리어 불안정성으로만 해석하기 어렵습니다. 오히려 AI 도입이라는 구조적 변화가 노동시장 전반에 파급 효과를 미치고 있음을 보여주는 신호라 할 수 있습니다. 즉, AI 자동화는 성과와 효율성이라는 빛을 드리우는 동시에, 퇴사율 증가와 직무 불안정이라는 그림자를 함께 드러내고 있습니다. 이 상반된 흐름을 이해하기 위해서는 기술 확산 이론과 노동경제학적 분석틀이 필요합니다.

이론의 프리즘 ― 기술 수용 주기와 대체 효과

AI 도입과 퇴사율 변화의 현상을 이해하기 위해서는 먼저 기술 수용 주기 이론(Diffusion of Innovations)과 대체 효과 이론(Substitution Effect)을 살펴볼 필요가 있습니다. 기술 수용 주기 이론은 새로운 혁신이 시장에 도입될 때, 사회가 이를 어떻게 받아들이는지를 단계적으로 설명합니다. 초기 혁신자와 조기 수용자를 지나, 일정 시점이 되면 조기 다수(early majority)가 본격적으로 도입을 시작합니다. 지금 한국 기업들이 보여주는 AI 도입 속도는 바로 이 조기 다수 단계라 볼 수 있습니다. ‘AI를 도입하지 않으면 경쟁에서 도태된다’는 인식이 강하게 작용하고, 이로 인해 대기업뿐 아니라 중견·중소기업까지 AI 시스템을 적극 도입하는 상황이 벌어지고 있습니다. 한편, 대체 효과 이론은 기술 변화가 노동에 미치는 영향을 설명하는 중요한 틀입니다. 새로운 기술이 도입되면 두 가지 가능성이 생깁니다. 첫째, 단순·반복적 업무를 기술이 대신하게 되면서 노동이 ‘대체’되는 경우입니다. 둘째, 기술이 사람의 일을 지원하거나 보완하는 역할을 하며, 새로운 부가가치를 창출하는 경우입니다. AI 자동화의 경우 고객 상담, 데이터 입력, 단순 분석 등은 빠르게 대체되었지만, 창의적 기획, 전략적 의사결정, 윤리 검토, 인간적 소통이 필요한 영역은 오히려 AI를 보완재로 활용하는 방식으로 발전하고 있습니다. 따라서 현재 나타나는 퇴사율 변화는 단순히 개인의 선택 문제가 아니라, 대체 효과가 크게 작용하는 직무군에서 노동자들이 불안을 느끼고 회사를 떠나는 구조적 현상으로 볼 수 있습니다. 반면 보완 효과가 큰 직무군에서는 AI 도입이 ‘퇴사 요인’이 아니라 ‘경력 강화 기회’로 작용하고 있습니다.

뉴스 해석 ― 퇴사율로 드러난 AI의 그림자

실제 언론 보도는 이러한 이론적 틀을 뒷받침하는 사례를 제시합니다. 중앙일보(2025.9.28)에 따르면, 국내 한 대기업은 AI 자동화를 도입한 지 1년 만에 신입사원 평균 근속 기간이 1년 2개월에서 9개월로 단축되었습니다. 특히 고객센터와 데이터 입력 부서는 자동화가 빠르게 진행되면서 직원들의 퇴사율이 전년 대비 25%나 증가했습니다. 이는 명백히 대체 효과가 현실에서 작동하고 있음을 보여주는 수치입니다. 반대로 IT 서비스 분야 일부 기업에서는 다른 흐름이 관찰됩니다. 직원들이 AI 툴을 활용하여 생산성을 높이고, 새로운 기술을 경력 자산으로 삼으면서 조직 잔류 의향이 높아진 것입니다. 이 경우 AI는 단순한 위협이 아니라 오히려 경쟁력을 강화하는 기회로 작동합니다. 즉, AI가 대체재인지 보완재인지에 따라 퇴사율 변화는 극적으로 달라집니다. 이러한 맥락에서 퇴사율 증가는 단순히 ‘개인의 불안’이 아니라 ‘기업 전략과 직무 설계의 결과’라고 볼 수 있습니다. 기업이 AI를 어떻게 도입하고, 어떤 방식으로 인력을 재배치하느냐에 따라, 같은 기술이 전혀 다른 결과를 만들어내는 것입니다. 또 하나 주목할 점은 세대별 차이입니다. MZ세대 직원들은 AI에 상대적으로 친숙하며, 새로운 기술을 빠르게 흡수합니다. 그러나 동시에 “내가 성장할 여지가 적다”는 신호를 받으면 과감히 이직을 선택하는 경향이 강합니다. 반면 중장년층 직원들은 AI 학습 곡선에서 어려움을 겪으면서, 불안감을 해소하지 못하고 퇴사를 고민하는 사례가 늘고 있습니다. 세대별 대응 전략이 필요하다는 점이 드러나는 대목입니다. 이처럼 AI 도입이 기업 성과를 끌어올리는 동시에 퇴사율 증가라는 그림자를 드리우는 것은, 단순히 기술의 문제가 아니라 인간과 조직의 상호작용 문제임을 시사합니다. 더 나아가, 해외 사례와 비교해보면 한국 기업이 처한 특수성도 드러납니다. 미국의 경우 일부 대기업은 AI 도입 초기부터 ‘인재 전환 프로그램’을 병행해 직원들이 스스로 새로운 기술을 익히도록 지원했습니다. 반면 한국 기업 상당수는 단기간 성과에 초점을 맞추어 교육보다 효율성에 무게를 두었습니다. 이 차이가 퇴사율 통계의 격차로 이어졌습니다. 또한, 유럽에서는 ‘AI 윤리위원회’를 통해 도입 과정에 직원 대표가 참여하면서 심리적 안전망을 확보했지만, 한국에서는 이런 제도가 미흡해 불안이 더 크게 증폭되었습니다. 이러한 비교는 AI 자체보다 도입 과정의 설계와 합의 구조가 퇴사율을 좌우한다는 점을 다시 확인시켜 줍니다.

시사점 및 제언 ― AI 시대 인력 전략의 재설계

앞으로 중요한 것은 AI 자체의 성능 향상이 아니라, 사람과 AI가 공존하는 방식을 어떻게 설계할 것인가입니다. 이를 위해 다음과 같은 시사점을 도출할 수 있습니다. 첫째, 직무 재설계(Job Redesign)가 필요합니다. 기업은 단순히 인력을 감축하는 대신, 사람의 고유한 능력이 발휘될 수 있는 직무를 새롭게 정의해야 합니다. 반복 업무는 AI가 담당하되, 창의적·전략적 업무를 강화하는 방향으로 조직을 재편해야 합니다. 둘째, 재교육과 리스킬링(Reskilling)이 핵심입니다. 많은 퇴사자가 “AI에 뒤처질 것 같다”는 불안을 호소합니다. 기업이 체계적인 교육 프로그램을 제공하고, AI 활용 능력을 개인의 경력 자산으로 연결해주는 장치를 마련한다면, 불안을 줄이고 인재 이탈을 막을 수 있습니다. 셋째, 심리적 안전망(Psychological Safety)을 확보해야 합니다. 변화 과정에서 직원들이 의견을 자유롭게 말하고, 실패를 두려워하지 않는 문화를 조성해야 합니다. 그렇지 않으면 자동화는 곧 퇴사의 도화선이 됩니다. 마지막으로, 정책적 대응도 중요합니다. 정부와 산업계는 AI 도입이 노동시장의 불평등을 심화시키지 않도록 재분배 정책, 사회 안전망 강화, 직업 전환 지원 등을 마련해야 합니다. 여기에 덧붙여, 경영진은 단기 성과보다 조직 내 신뢰 자본을 축적하는 데 집중해야 합니다. 직원들이 회사와 미래를 함께할 수 있다는 확신을 가질 때, AI 도입은 불안이 아닌 동기부여로 작용합니다. 산업별 협력도 중요한 과제입니다. 예컨대 금융권이나 유통업계가 공동으로 AI 교육 플랫폼을 구축한다면, 기업 간 격차를 줄이고 인력 이동의 충격을 완화할 수 있습니다. 즉, AI 시대의 인력 전략은 개별 기업의 과제를 넘어 산업·사회적 차원에서 설계되어야 합니다.

에필로그 ― AI와 사람, 공존의 질문

AI는 이미 거스를 수 없는 흐름입니다. 그러나 그것이 반드시 퇴사율 증가라는 부작용으로 이어질 필요는 없습니다. 결국 중요한 것은 AI를 ‘어떤 철학으로’ 받아들이느냐입니다. 기업이 AI를 단순한 비용 절감 수단으로만 본다면, 사람은 위협을 느끼고 떠날 것입니다. 반대로 AI를 사람과 함께 성과를 극대화하는 도구로 인식한다면, 자동화는 위협이 아니라 성장의 발판이 될 수 있습니다. 결국 핵심 질문은 “AI가 일자리를 빼앗는가?”가 아니라, “AI 시대에 우리는 인간의 일을 어떻게 정의할 것인가?”입니다. 이 질문에 대한 답을 찾는 과정이야말로 지금 기업과 사회가 함께 풀어야 할 가장 중요한 과제일 것입니다. 역사를 돌아보면, 새로운 기술은 언제나 인간의 불안을 자극했습니다. 증기기관이 등장했을 때, 정보화가 시작되었을 때마다 일자리 소멸론은 반복되었습니다. 그러나 결과적으로 새로운 직무가 탄생했고, 사회는 더 높은 단계로 나아갔습니다. AI 역시 같은 길을 걸을 수 있습니다. 다만 전제는 명확합니다. 사람의 가치와 역할을 존중하는 사회적 합의가 뒷받침되어야 합니다. 기업과 정부, 개인이 함께 그 합의를 만들어갈 때 비로소 AI는 위협이 아닌 동반자로 자리매김할 수 있을 것입니다.